XiaoMi-AI文件搜索系统
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2023 年度电子邮件安全状况报告 - Cofense
回想我与 SOC 团队的对话，很明显他们对举报可疑电子邮件和员工直接删除可疑电子邮件有着爱恨交织的关系。用户举报可疑电子邮件丰富了我们的情报。SOC 可以从举报的可疑邮件中获益，方法是提取 IOC 并采取行动缓解威胁。但是，经常使用的按钮是“删除”按钮，用户只是对“垃圾邮件”感到厌烦并希望它停止。当我浏览一年来发送的模拟活动时，我突然想到了为什么用户会纠结于是否举报电子邮件。这是因为您发送了错误类型的模拟，再加上惩罚性程序给用户施加了额外的压力，迫使他们举报电子邮件。模拟威胁进入收件箱 - 而不是已经被垃圾邮件过滤器（即安全电子邮件网关）阻止的主题。我正在关注“电子贺卡/情人节”活动的粉丝们。
互联网基础设施论坛（IIF）的基础工作 - Topdns
m arkusdeBrün描述了各种类型的滥用类型，这些滥用行为正常挑战互联网基础设施运营商：•网络钓鱼：网络钓鱼攻击，犯罪分子欺骗用户揭示机密信息，仍然是广泛的威胁。网站网站的扩散需要进行预防和快速检测。区分网络钓鱼和欺诈通常是具有挑战性的。网络钓鱼地点的体积有所减少，但质量却大大提高。•恶意软件：恶意软件越来越多地用于利用或损坏基础架构。通过不同渠道传递的多样性也增加了，将操作员的响应时间和防御措施投入了测试。•僵尸网络：打击僵尸网络 - 用于恶意活动的感染设备的网络 - 是一个复杂的挑战，因为它们通常很难大规模识别和操作。•垃圾邮件：尽管有多年的对策，但垃圾邮件仍然是滥用的重要来源。不需要的消息的质量分布会给系统带来压力，并且需要专门的过滤和检测技术。
人工智能和您的组织
什么是机器学习 AI？ 机器学习 AI 程序从数据中“学习”，以随着时间的推移提高其性能。这些程序可以访问数据，并被指示或编程以识别和提取数据中的模式。机器学习 AI 程序通常用于预测消费者行为，并建议或推荐产品或服务（例如在社交媒体上）。它们通过收集和分析消费者行为（如消费习惯、位置和人口统计信息），然后根据这些数据对客户进行分组来实现这一点。机器学习 AI 的示例包括： • 推荐系统 - 这些系统根据用户过去的行为或偏好向用户推荐产品、服务或内容（例如 Amazon、Netflix 和 Spotify 使用的推荐系统） • 欺诈检测 - 机器学习可用于识别欺诈活动，例如信用卡欺诈或身份盗窃 • 垃圾邮件过滤 - 机器学习算法可用于识别和过滤垃圾邮件 非营利组织可以使用机器学习系统分析捐赠者数据以预测未来的捐赠模式，从而使组织能够更有效地针对性地开展筹款活动。
具有捕获极性分子离子的偶极声子量子逻辑
囚禁原子离子系统已证明，其状态准备和测量 (SPAM) 不准确性 [1] 以及单量子比特和双量子比特门错误率 [2–4] 是所有量子比特中最低的。基于囚禁离子的完全可编程、少量子比特量子计算机已经建成 [5, 6]。然而，到目前为止，这些系统尚未扩展到大量量子比特，原因包括异常加热 [7–10]、声子模式拥挤 [11]、光子散射 [12, 13]，以及传统光学元件的扩展挑战 [14, 15]。最近，有研究表明，通过直接电磁偶极-偶极相互作用耦合的分子离子量子比特可用于量子信息处理 [16]。虽然使用该方法的分子量子比特系统的可扩展性预计不会受到异常加热或声子模式拥挤的限制，但目前分子离子量子比特并不像原子离子量子比特那样容易控制。特别是，分子离子的 SPAM 由于其通常缺乏光学循环跃迁而变得困难，这使得激光照射分子成为问题 [17]。一种方法是通过共捕获的原子离子进行量子逻辑光谱 (QLS) [18–20]，这种方法最近也被用于纠缠原子和分子离子 [21]。然而，由于 QLS 需要在运动基态附近冷却，因此技术要求很高，而且激光操控分子离子会导致自发辐射到暗态。这里，我们描述了如何利用离子阱中的偶极-声子耦合将极性分子离子的偶极矩与多离子库仑晶体的声子模式纠缠在一起。这种现象可以用两种方式直观地理解：作为非静止离子所经历的时间相关电场驱动分子电偶极跃迁，或作为时间相关偶极矩驱动离子运动。对于多个离子，振荡发生在库仑晶体的集体模式中，甚至可以使相距很远的偶极子通过共享声子模式发生强烈相互作用。此外，偶极-声子相互作用可以是
DARPG 委员会访问哈里亚纳邦 | 哈里亚纳邦 | 2025 年 1 月 1 日
它是印度政府行政改革和公众申诉处理的核心机构。它隶属于人事、公众申诉和养老金部。它提供集中公众申诉处理和监控系统 (CPGRAMS)，这是一个供公民向中央和州政府各部委和部门提出申诉的在线平台。DARPG 还使用智能申诉管理系统 (IGMS) 来标记紧急申诉并检测垃圾邮件、批量和重复申诉。
2022 年德国 IT 安全状况 - BSI
图 1：2021 年 6 月至 2022 年 5 月的新恶意软件变种 13 图 2：2021 年 6 月至 2022 年 5 月新恶意软件变种的日均增长情况 14 图 3：勒索软件攻击过程，勒索赎金和封口费 15 图 4：勒索邮件示例 16 图 5：2020 年 1 月至 2021 年 11 月数据泄露受害者 17 图 6：按攻击者组划分的数据泄露受害者 18 图 7：2018 年至 2021 年赎金支付情况 18 图 8：报告期内德国的唯一 IP 指数 24 图 9：报告期内德国每个观察到的僵尸网络的机器人数量 25 图 10：报告期内按时间划分的垃圾邮件 27 图 11：德国商业部门的垃圾邮件比率 28 图 12：性勒索电子邮件示例29 图 13：金融钓鱼邮件示例 30 图 14：2017 年至 2021 年协调的漏洞披露案例 32 图 15：根据 CVSS 严重性评分，2021 年已知漏洞 33 图 16：2020 年至 2021 年 WID 报告 34 图 17：每月已知 DDoS 攻击的平均带宽 42 图 18：慈善诈骗邮件示例 47 图 19：慈善诈骗邮件示例 48 图 20：BSI 总裁 Arne Schönbohm 和 mail.de GmbH 董事总经理 Fabian Bock 59 图 21：换脸结果 65 图 22：报告期内按 KRITIS 部门划分的通知数据 69 图 23：按规模划分的德国公司 72 图 24：图中认证 80 图 25：网络安全联盟的合作方式 81 图 26：CSN 简介 82 图 27：AWG 法令 2015-2021 83 图 28：新恶意网站拦截索引 85 图 29：针对联邦政府的恶意软件攻击索引 85 图 30：针对联邦政府的垃圾邮件索引 86
2022 年德国 IT 安全状况 - BSI
图 1：2021 年 6 月至 2022 年 5 月的新恶意软件变种 13 图 2：2021 年 6 月至 2022 年 5 月新恶意软件变种的日均增长情况 14 图 3：勒索软件攻击的流程，勒索赎金和封口费 15 图 4：勒索邮件示例 16 图 5：2020 年 1 月至 2021 年 11 月数据泄露受害者 17 图 6：按攻击者组织划分的数据泄露受害者 18 图 7：2018 年至 2021 年赎金支付情况 18 图 8：报告期内德国的唯一 IP 指数 24 图 9：报告期内德国每个观察到的僵尸网络的机器人数量 25 图 10：报告期内按时间划分的垃圾邮件 27 图 11：德国商业部门的垃圾邮件比率 28 图 12：性勒索电子邮件示例 29 图13：金融钓鱼邮件示例 30 图 14：2017 年至 2021 年协调的漏洞披露案例 32 图 15：根据 CVSS 严重性评分，2021 年已知漏洞 33 图 16：2020 年至 2021 年 WID 报告 34 图 17：每月已知 DDoS 攻击的平均带宽 42 图 18：慈善诈骗邮件示例 47 图 19：慈善诈骗邮件示例 48 图 20：BSI 总裁 Arne Schönbohm 和 mail.de GmbH 董事总经理 Fabian Bock 59 图 21：换脸结果 65 图 22：报告期内按 KRITIS 部门划分的通知数据 69 图 23：按规模划分的德国公司 72 图 24：图 80 图 25：网络安全联盟的合作方式 81 图 26：CSN 简介 82 图 27：AWG 法令 2015-2021 83 图 28：新恶意网站拦截索引 85 图 29：针对联邦政府的恶意软件攻击索引 85 图 30：针对联邦政府的垃圾邮件索引 86